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基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型 标题:基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型 摘要: 风速的准确预测在能源产业、气象学和风能利用等领域具有重要的意义。本论文提出了一种基于ARIMA和ESN的短期风速混合预测模型,以提高风速预测的准确性。通过结合ARIMA模型和ESN模型的优势,该模型能够充分挖掘风速数据的时序特征和非线性关系,从而实现更准确的短期风速预测。 1.引言 风速预测是风能利用和能源规划的重要环节,对于提高风电场的稳定性和经济性具有重要意义。准确预测风速有助于优化风电场的风电功率输出和调度管理等方面。然而,由于风速数据的非线性、非稳态和时变性质,传统的风速预测方法存在一定的局限性。因此,需要开发一种结合多种模型的混合预测方法,以提高风速预测的准确性。 2.相关工作 目前,已有许多风速预测方法被提出,如统计学方法、机器学习方法和混合方法。ARIMA模型是一种常用的统计学方法,适用于平稳和线性的时间序列数据。但是,对于非线性和非平稳性的风速数据,ARIMA模型的预测准确性较差。ESN模型是一种基于反馈神经网络的机器学习方法,具有良好的非线性建模能力。然而,ESN模型在样本量较少和突发事件发生时的预测性能较差。 3.方法介绍 本论文提出了一种基于ARIMA与ESN的混合预测模型,以加强风速预测的准确性。首先,利用ARIMA模型对风速数据进行建模和预测,得到ARIMA预测值。然后将ARIMA预测值与原始数据输入ESN模型进行训练和预测,得到最终的短期风速预测。 4.实验设计 本论文选取某风电场的风速数据进行实验验证。首先,对原始风速数据进行预处理,包括异常值处理和平滑处理。然后,将预处理后的数据划分为训练集和测试集。利用训练集构建ARIMA模型,并对测试集进行ARIMA预测。将ARIMA预测值与测试集输入ESN模型进行训练和预测,并与ARIMA模型和ESN模型的单独预测结果进行比较。 5.结果分析 实验结果表明,基于ARIMA与ESN的混合预测模型能够显著提高短期风速预测的准确性。与ARIMA模型和ESN模型相比,混合模型的预测误差更小,并且具有更好的兼容性和稳定性。这表明,通过结合ARIMA模型和ESN模型的优势,可以更好地挖掘风速数据的时序特征和非线性关系,实现更准确的短期风速预测。 6.结论 本论文提出了一种基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型,并通过实验证明了该模型的有效性和准确性。该模型结合了ARIMA模型和ESN模型的优势,能够更好地挖掘风速数据的时序特征和非线性关系,实现更准确的短期风速预测。未来的工作可以进一步改进模型结构和参数调整,提高风速预测的准确性和稳定性。